基于可解释机器学习的自动驾驶ODD拓展优先级量-交通信息与安全

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基于可解释机器学习的自动驾驶ODD拓展优先级量

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研究背景与问题

自动驾驶技术的快速发展，对车辆在复杂环境下的安全性能提出了更高的要求。其中，自动驾驶设计运行范围（operational design domain, ODD）的拓展是一个关键问题。然而，在ODD拓展过程中，路径模糊和决策主观性问题成为制约自动驾驶系统性能提升的瓶颈。如何有效地评估ODD拓展的优先级，并确保自动驾驶系统在复杂环境下的安全性，成为当前研究的重点和难点。

研究方法

针对上述问题，本研究提出了一种基于事故数据驱动的ODD拓展优先级量化评估框架。该框架利用可解释的机器学习方法，通过分析大量历史事故数据，提取关键特征，建立ODD拓展优先级评估模型。具体方法包括： 1. 收集和分析大量的历史事故数据，识别与ODD拓展相关的风险因素； 2. 利用数据挖掘技术提取关键特征，包括道路环境、天气条件、车辆状态等； 3. 构建基于可解释机器学习算法的ODD拓展优先级评估模型，如决策树、随机森林等； 4. 通过模型解释性分析，揭示ODD拓展优先级评估的内在机制。

核心结果

本研究通过实际案例验证了所提出方法的可行性和有效性。主要结果如下： 1. 基于事故数据驱动的ODD拓展优先级量化评估框架能够准确识别高风险场景，为自动驾驶系统提供可靠的决策支持； 2. 可解释的机器学习模型能够揭示ODD拓展优先级评估的内在机制，有助于提升自动驾驶系统的安全性和可靠性； 3. 通过对比不同ODD拓展优先级，为自动驾驶系统的研发和优化提供了有价值的参考。

结论与意义

本研究提出的方法为自动驾驶ODD拓展优先级量化评估提供了一种新的思路和工具。主要结论和意义包括： 1. 事故数据驱动的ODD拓展优先级量化评估框架能够有效解决自动驾驶ODD拓展过程中的路径模糊和决策主观性问题； 2. 可解释的机器学习方法能够提高ODD拓展优先级评估的准确性和可靠性，有助于提升自动驾驶系统的整体性能； 3. 本研究提出的框架和方法为自动驾驶系统研发和优化提供了有益的参考，对推动自动驾驶技术的应用和发展具有重要意义。

文章来源：《交通信息与安全》网址: http://www.jtxxyaq.cn/qikandaodu/2026/1027/327.html